Results of the Computerized Mental Health Screening System for Female Offenders
Notice bibliographique
Résumé
Objective: To estimate the proportion of incoming female offenders in the Canadian federal correctional system requiring mental health services based on results of a Computerized Mental Health Intake Screening System (CoMHISS). Method: Consecutive admissions to the five regional women’s prisons in the Correctional Service of Canada were approached to consent to participate in the CoMHISS. The screening process combines two psychological self-report measures, the Brief Symptom Inventory, and the Depression Hopelessness and Suicide Screening Form. Results were analyzed based on the percentage of women who met established cut-off scores on the measures and further analyzed by Aboriginal ethnicity. Results: Sixty-two percent of the sample reported elevated levels of psychological distress that would warrant further assessment. Although higher for Aboriginal women, the mean scores did not differ significantly from those of non-Aboriginal women. The rate of co-occurring substance abuse among women reporting psychological distress was estimated at 70%. Conclusions: Planning for the delivery of mental health services for federally sentenced women should consider their high rates and variety of psychological problems. Specific correctional treatment planning requires attention to criminogenic needs as well as mental health issues and serious substance abuse problems. Mental health providers for women in prison should be aware of the significant likelihood of co-morbid substance abuse disorders and mental health problems and prepare women to identify follow up services to address these problems on release.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,001 | 0,005 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,004 | 0,001 |
Scores machine (provisoires)
Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.
Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.
score_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».